[发明专利]检测图像变化的方法及装置

权利要求书

1.一种检测图像变化的方法，其特征在于，包括：

获取第一遥感图像及第二遥感图像，其中，所述第一遥感图像和所述第二遥感图像为同一区域不同时相对应的遥感图像，所述第一遥感图像中包含云雾；

将所述第一遥感图像分解为高频部分和低频部分，并分别对所述高频部分中的每个第一像素点和所述低频部分中的每个第二像素点进行小波系数伸缩处理，以获得第三遥感图像；

根据所述第一遥感图像和所述第三遥感图像生成所述第一遥感图像对应的去云遥感图像，包括：根据第一遥感图像中的多个第一像素点对应的成像信息和第三遥感图像中的多个第四像素点对应的成像信息生成第四遥感图像；对第四遥感图像中的每个像素点对应的成像信息进行增强处理，以生成去云遥感图像；

生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的最优特征差异图像，并根据预设聚类算法对所述最优特征差异图像进行二值聚类分析，以获得变化检测结果；

所述将所述第一遥感图像分解为高频部分和低频部分，并分别对所述高频部分中的每个第一像素点和所述低频部分中的每个第二像素点进行小波系数伸缩处理，以获得第三遥感图像，包括：

根据小波分解函数将所述第一遥感图像分解为所述高频部分和所述低频部分；

对所述高频部分中的每个所述第一像素点对应的小波系数进行线性增强处理，以获得多个第三像素点；

对所述低频部分中的每个所述第二像素点对应的小波系数进行线性衰减处理，以获得多个第四像素点；

根据每个第三像素点对应的第一像素点在第一遥感图像中的位置信息、每个第四像素点对应的第二像素点在第一遥感图像中的位置信息、每个第三像素点对应的成像信息及每个第四像素点对应的成像信息生成第三遥感图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的最优特征差异图像，包括：

采用均值比值法生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的第一特征差异图像；

采用差值法生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的第二特征差异图像；

对所述第一特征差异图像和所述第二特征差异图像进行加权处理，以生成所述最优特征差异图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述采用均值比值法生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的第一特征差异图像之前，所述方法还包括：

根据对数变换算法将所述去云遥感图像转换成第一对数域及将所述第二遥感图像转换成第二对数域；

使用Frost滤波器对所述第一对数域和所述第二对数域进行滤波处理；

所述采用均值比值法生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的第一特征差异图像，包括：

采用所述均值比值法生成经过滤波处理的所述第一对数域和经过滤波处理的所述第二对数域对应的第一特征差异图像；

所述采用差值法生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的第二特征差异图像，包括：

采用所述差值法生成经过滤波处理的所述第一对数域和经过滤波处理的所述第二对数域对应的第二特征差异图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在采用差值法生成所述去云遥感图像和所述第二遥感图像对应的第二特征差异图像之后，所述方法还包括：

使用Frost滤波器对所述第一特征差异图像和所述第二特征差异图像进行滤波处理；

所述对所述第一特征差异图像和所述第二特征差异图像进行加权处理，以生成所述最优特征差异图像，包括：

对经过滤波处理的所述第一特征差异图像和经过滤波处理的所述第二特征差异图像进行加权处理，以生成所述最优特征差异图像。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设聚类算法为模糊C均值FCM聚类算法。